Wer kann mir hier einen Tipp geben?

Gegeben sei das folgende einzige, bereits klassierte Ergebnis aus Geschwindigkeitsmessungen der Polizei an einem bestimmten Verkehrspunkt.

http://img389.imageshack.us/img389/9060/screenieil0.jpg [http://imageshack.us]
http://img389.imageshack.us/img389/screenieil0.jpg/1/w918.png [http://g.imageshack.us/img389/screenieil0.jpg/1/]

Untersucht werden soll die Korrealation zwischen PS-Zahl und Geschwindigkeit beim Überschreiten der zulässigen Höchstgeschwindigkeit. Stichwort hier: Punktewolke darstellen (wenn man den mag :wink und Korrealationskoeffizient (gemäß der Formel) ausrechnen. Ist er nahe bei |1|, dann besteht ein großer Zusammenhang von PS-Zahl und der Geschwindigkeit beim Überschreiten der zulässigen Höchstgeschwindigkeit.

Kann man denn überhaupt diesen Korrealationskoeffizienten (bei mir heißt der r) hier jetzt ausrechnen? Braucht man dazu nicht die ganzen Einzelwerte (= Punkte), z.B. Autofahrer hat 85 PS und fährt 15km/h zu schnell?

Du kannst beim Korrelationskoeffizient genauso vorgehen wie Du es bei der Bestimmung von Standardabweichung und Varianz mit klassierten Daten tun würdest, d.h. die Klassenmitten und die Häufigkeiten verwenden. Diese einfach in die Korrelationsformel einbringen, fertsch. Beispiel: in der <50 und 1;10-Kategorie hast Du ein h = 100. Also müssen die Klassenmitten 25 und 5 genau 100 mal in die Korrelationsrechnung. Bedenke aber, daß die Ergebnisse um so ungenauer sind je größer die Klassenbreiten und je kleiner n. Bedenke auch, daß eine Korrelation nichts beweis, d.h. immer auch eine Scheinkorrelation vorliegen kann.

Danke, Harry
Sowas habe ich mir schon gedacht. Ich mache mich gleich mal dran.
Und das mit der Scheinkorrealation:

Man hat mal herausgefunden, dass es "wirklich stimmt", das quasi die Storche die Kinder bringen. Man hat nämlich eine Korrealation erkannt zwischen der Anzahl Storche (in der Stadt?) und der Anzahl der Neugeburten. Das konnte natürlich nur kompletter Nonsens rein.

Eine dritte Variable nämlich hat noch mit reingespielt: Die Wärme. Häuser, in denen Neugeborene aufwachsen wurden intensiver geheizt. Damals war die Wärmedämmung noch nicht so sehr fortgeschritten. Die Wärme tart intensiver nach draußen und das fanden die Storche widerum angenehm. Ob an der Geschichte was wahres dran ist, weiss ich nicht! Aber ein schönes Beispiel ist es jedenfalls, wie Ursache und Wirkund miteinander vertauscht werden können. Nicht der Storch bringt das Kind, sondern das Kind den Storch, genauer gesagt die vom Haus abgestrahlte Wärmemenge :wink:

Ich werde nachher mal meine Ergebnisse zu dieser Aufgabe posten!

Hi Horst,

die Sache mit den Störchen und den Kindern ist wohlbekannt, ich spotte gerne darüber. Leider hält das die Ökologisten, Sozialisten und andere politisch Interessierte nicht davon ab, augenfällige Scheinkorrelationen für ihre jeweiligen Zwecke einzusetzen. Sowas sieht, selbst wenn es eigentlich offensichtlich ist, eben doch zu glaubwürdig aus... leider!

Irgendwie komme ich nicht weiter....

Das Produkt der Standardabweichungen raff ich zu bilden.
Aber mit der Kovarianz haperts :-(

Denn Korrealationskoeffizient = Kovarianz / Produkt der Standardabw.

:!: : :!:

schluss für heute... irgendwie hängt die biologische festplatte

Wenn Du morgen aus dem Ruhezustand aufwachst... das mit den 700 Zeilen ist kein großes Problem, weil ja jeweils viele Zeilen gleichen Inhalts sind. Du mußt nur so viele Datenpaare eingeben wie Zellen in der Tabelle besetzt sind, und dann entsprechend der Häufigkeit herunterkopieren. Und dann daneben natürlich die quadratischen Differenzen ausrechnen für die Sigmas...

so ich bin grade eben auf einen wert von unsinnigen 3,44 gekommen.
ich frage morgen mal den prof!!!